JP2009296140A - 画像処理装置、プログラムおよび画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】予測関数構築部104は、最適な処理パラメータ値の算出に用いる関数を、各事例データの周囲の処理パラメータ値の変化の状態である性質と、事例データ全体における特徴量の予測に及ぼす影響の度合いである寄与度という2つの要因に応じて構築する。これにより、適用できる処理パラメータが連続値をとり、あるいは、候補が多数あるような場合であっても、関数に基づく画像データに対する最適な処理パラメータの算出を高精度で行うことができるので、画像データに対する予測した最適な処理パラメータをユーザに推奨することにより、ユーザが少ない操作(メニューからの選択やパラメータ設定)で、所望の画像を得ることができる。
【選択図】 図2
Description
本発明の第1の実施の形態を図1ないし図11に基づいて説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態にかかる画像処理装置1の電気的な接続を示すブロック図である。図1に示すように、画像処理装置1は、PC(Personal Computer)などのコンピュータであり、画像処理装置1の各部を集中的に制御するCPU(Central Processing Unit)2、情報を格納するROM(Read Only Memory)3及びRAM(Random Access Memory)4等の一次記憶装置5、データファイル(例えば、カラービットマップ画像データ)を記憶する記憶部であるHDD(Hard Disk Drive)6等の二次記憶装置7、情報を保管したり外部に情報を配布したり外部から情報を入手するためのCD−ROMドライブ等のリムーバブルディスク装置8、ネットワーク9を介して外部の他のコンピュータと通信により情報を伝達するためのネットワークインターフェース10、処理経過や結果等を操作者に表示するCRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display)等の表示装置11、並びに操作者がCPU2に命令や情報等を入力するためのキーボード12、マウス等のポインティングデバイス13等から構成されており、これらの各部間で送受信されるデータをデータバス14が調停して動作する。
A={地肌除去、地肌クリーニング、何もしない}
A={平滑化処理、エッジ強調処理、適応的フィルタリング、何もしない}
A={文字解像度拡大、画像補間、何もしない}
1.文字の割合Rt∈[0,1]:全ブロックの中で「文字」に分類されたブロックの割合
2.非文字の割合Rp∈[0,1]:全ブロックの中で「絵」に分類されたブロックの割合
3.レイアウト密度D∈[0,1]:「文字」と「絵」のブロック数の面積の和を、描画領域の面積で割ったもの
4.文字散乱度St(>0):文字ブロックのx,y方向の空間的分布について、分散・共分散行列の行列式を、画像の面積で正規化したもの
5.非文字散乱度Sp(>0):絵ブロックのx,y方向の空間的分布について、分散・共分散行列の行列式を、画像の面積で正規化したもの
1.事例データベース102に格納されている履歴情報Hは、当該画像処理装置1の個々のユーザ、タスク、嗜好に依存する。したがって、オンサイトでの学習が必要になる。
2.画像処理装置1においては、学習に利用できる履歴情報は、比較的少ない(数十から百)ことを想定しなければならない。これは、オンサイトでは、ユーザの嗜好やタスクをできるだけ少ないデータから読み取り、即座に適応することが必要なことに起因する条件である。
3.特徴空間(文字の割合など)は多次元(数十から数百)である。予測に適した特徴だけを選択し、撹乱要因を取り除くための特徴選択機構、あるいは、各特徴次元への重み付けが必要である。また、個々の選択対象やユーザによって、予測に適した特徴部分集合が違うことを考慮する必要がある。
4.処理パラメータの取り得る値が、連続的、あるいは候補数が多い。
(1)j番目の事例データの周囲で,処理パラメータ値の変化が激しい時には、vjの絶対値が大きくなり、処理パラメータ値がほぼ一定の場合には、0に近い値を取る。vj=0はその事例データ(xj,fj)の周囲で,処理パラメータ値が一定(fj)であることを意味する。
(2)d番目の特徴次元が予測に及ぼす影響がより大きければ、wdの絶対値はより大きい値をとり、反対に影響が小さい場合には、0に近い値を取る。wd=0はその特徴次元が予測にまったく寄与しないことを意味する。
次に、本発明の第2の実施の形態を図12および図13に基づいて説明する。なお、前述した第1の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
次に、本発明の第3の実施の形態を図14に基づいて説明する。なお、前述した第1の実施の形態または第2の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
次に、本発明の第4の実施の形態を図15に基づいて説明する。なお、前述した第1の実施の形態または第2の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
100 画像データ取得手段
101 特徴量算出手段
102 事例保持手段
103 最適パラメータ値算出手段
104 関数構築手段
Claims (7)
- 事例保持手段に保持された画像データと当該画像データに対する処理内容を示す処理パラメータ値との組み合わせである事例データを用いて、未知の画像データに対する最適な処理パラメータ値の算出に用いる関数を構築する関数構築手段と、
画像データを取得する画像データ取得手段と、
取得した前記画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
取得した前記画像データの特徴量を入力とし、当該画像データに対する最適な前記処理パラメータを、前記関数を用いて算出する最適パラメータ値算出手段と、
を備え、
前記関数構築手段は、前記各事例データの周囲の処理パラメータ値の変化の状態である性質と、前記事例データ全体における前記特徴量の予測に及ぼす影響の度合いである寄与度という2つの要因に応じて前記関数を構築する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記性質は、所定の前記事例データの周囲で、処理パラメータ値の変化が激しい時には、より大きい絶対値をとり、処理パラメータ値がほぼ一定の場合には、0に近い値をとる、
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記性質が0である場合には、所定の前記事例データの周囲で、前記処理パラメータ値が一定である、
ことを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。 - 前記寄与度は、所定の特徴次元が予測に及ぼす影響が大きい場合には、より大きい絶対値をとり、予測に及ぼす影響が小さい場合には、0に近い値をとる、
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記寄与度が0である場合には、所定の特徴次元が予測に全く寄与しない、
ことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 - コンピュータを、
事例保持手段に保持された画像データと当該画像データに対する処理内容を示す処理パラメータ値との組み合わせである事例データを用いて、未知の画像データに対する最適な処理パラメータ値の算出に用いる関数を構築する関数構築手段と、
画像データを取得する画像データ取得手段と、
取得した前記画像データの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
取得した前記画像データの特徴量を入力とし、当該画像データに対する最適な前記処理パラメータを、前記関数を用いて算出する最適パラメータ値算出手段と、
として機能させ、
前記関数構築手段は、前記各事例データの周囲の処理パラメータ値の変化の状態である性質と、前記事例データ全体における前記特徴量の予測に及ぼす影響の度合いである寄与度という2つの要因に応じて前記関数を構築する、
ことを特徴とするプログラム。 - 画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
前記画像処理装置は、制御部と記憶部を備え、
前記制御部において実行される、
関数構築手段が、事例保持手段に保持された画像データと当該画像データに対する処理内容を示す処理パラメータ値との組み合わせである事例データを用いて、未知の画像データに対する最適な処理パラメータ値の算出に用いる関数を構築するステップと、
画像データ取得手段が、画像データを取得するステップと、
特徴量算出手段が、取得した前記画像データの特徴量を算出するステップと、
最適パラメータ値算出手段が、取得した前記画像データの特徴量を入力とし、当該画像データに対する最適な前記処理パラメータを、前記関数を用いて算出するステップと、
を含み、
前記関数構築手段は、前記各事例データの周囲の処理パラメータ値の変化の状態である性質と、前記事例データ全体における前記特徴量の予測に及ぼす影響の度合いである寄与度という2つの要因に応じて前記関数を構築する、
ことを特徴とする画像処理方法。
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